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摘要
针对如何高效地分析驾驶行为的问题，考虑天气因素的影响，将晴天、阴天/多云、小雨、大雨四种天气下的客运驾驶员驾驶数据进行对比，分析了不同天气状况下客运驾驶员行车速度、加速度、平均车速、速度标准差等数据，另外提出一种基于蚁群算法改进k-means的聚类算法，优化了聚类中心的选取，用改进后的ACO+k-means算法将不同天气下的速度和加速度值进行聚类，减少了聚类时间，增加了实际数据分析的可靠性，将聚类后的驾驶行为分为一般激进、平稳、偏激进型三种。
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单位交通运输学院; 重庆交通大学
